论文研究-基于监督判别局部保持投影的表情识别算法.pdf

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文件名称：论文研究-基于监督判别局部保持投影的表情识别算法.pdf
文件大小：557KB
文件格式：PDF
更新时间：2022-09-30 23:40:54
论文研究 LPP算法是无监督算法，并没有考虑到不同类别的样本对分类效果的影响，结果会造成不同类数据点的重叠，故所获得的子空间对于分类问题来说未必是最优的。提出一种新的基于监督判别局部保持投影（SDLPP）的表情识别算法。利用样本的类别信息重新构造LPP算法中的相似矩阵，然后在目标函数中增加类间散度约束，这样就会在保持样本点局部结构的同时，使不同类的样本点相互远离，从而得到更具有判别性的表情特征。该算法在识别率上比其他方法都有较大提高，通过在JAFFE表情库上的实验验证了其有效性。